以下关于回归分析的问题说法错误的是（）。

A.回归分析是分析一个变量与其他一个（或几个）变量之间的线性关系的统计方法

B.回归分析不需要样本训练阶段

C.不可以预测非数据型属性的类别

D.非线性回归问题一般要转化为线性回归

A.多重线性回归的自变量既可以是定量变量，又可以是定性变量

B.logistic回归的自变量既可以是定量变量，又可以是定性变量

C.多重线性回归和logistic回归的应变量分别为定量变量和定性变量

D.在多重线性回归分析和logistic回归分析中，可直接使用偏回归系数来比较各自变量的重要性程度

A.显性变量

B.自变量

C.隐性变量

D.因变量

A.Y.是

B.N.否

A.只有一个自变量和一个因变量的线性回归模型叫一元线性回归模型。

B.一般认为，在不考虑系统演化的尺度范围的情况下，样本数越大，数据序列越长，回归模型就越可靠。

C.在各种回归分析中，一元线性回归分析是整个回归分析的基础。

D.为了得到尽可能准确的模型参数，需要借助于最小二乘法，将所有的数据都用上。

A.显性变量

B.自变量

C.隐性变量

D.因变量

A.研究两个变量之间的确定的联系

B.把两个变量都视为随机变量

C.这种函数关系一定是线性的

D.可以通过相关分析来揭示回归关系的强弱

A.相关分析和回归分析之间在研究目的和方法上没有明显的区别

B.相关分析研究变量之间相关方向和相关程度，回归分析则不同

C.相关分析不能指出变量间相互关系的具体形式，而回归分析却可以

D.回归分析是研究变量之间相互关系的具体形式

A.两变量关系密切

B.两变量有线性回归关系

C.两变量正相关

D.两变量负相关

E.回归效果好

A.Logistic回归实际上是一种分类算法。

B.Logistic回归通常用于处理多分类问题。

C.Logistic回归的损失函数可以选用交叉熵，并且采用梯度下降法调整其中的参数。

D.Logistic回归属于线性回归模型。